AI Agent Observability: LangSmith en Langfuse

Naarmate AI-applicaties complexer worden, is het essentieel om te begrijpen hoe je agents beslissingen nemen. Het tracen en monitoren van deze workflows is de sleutel tot het bouwen van betrouwbare AI-systemen. Deze cursus biedt een heldere, tekstgebaseerde gids voor AI observability, die je helpt bij het vergelijken en implementeren van LangSmith en Langfuse. Je leert hoe je tokengebruik kunt bijhouden, complexe Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines kunt debuggen en de prestaties van agents kunt monitoren. Wat je zult leren: • Begrijp de fundamentele concepten van AI observability, LLM tracing en telemetrie. • Vergelijk de kernfuncties, sterke punten en use cases van LangSmith en Langfuse. • Leer hoe je je code kunt instrumenteren om de gedachten en acties van agents vast te leggen. • Oefen met het evalueren van LLM-outputs en het effectief beheren van prompt-versies. • Analyseer moderne tracing-patronen voor RAG-applicaties en multi-agent systemen. • Kies de juiste observability stack voor jouw specifieke projectvereisten. Het curriculum begint met essentiële terminologie en basisconcepten van telemetrie voordat we overgaan naar praktische, geschreven implementatiegidsen voor beide tools. Je leest heldere uitleg en code snippets om te begrijpen hoe tracing onder de motorkap werkt. Ontworpen voor beginners en ontwikkelaars die nieuw zijn met AI-monitoring, vereist deze cursus geen eerdere ervaring met observability-platforms. Begin vandaag nog met lezen om volledige zichtbaarheid in je AI agents te krijgen.